АС
Не, не все
Size: a a a
2018 September 14
AP
что-то я не распарсил ссылку на репо с алгоритмами из этого поста, видимо этого и не предполагается, я чет увидел гитхаб в ссылке и решил что реализации тоже будут
P
Вкладка papers to discuss же? Я правильно понял, что всего два человека докладывались оттуда?
Нет, оттуда удалялись статьи, которые были рассказаны.
P
очень топовый обзор на max entropy rl by Levine:
https://arxiv.org/abs/1805.00909
байесовский катарсис, да и вообще тема огонь
PS. надо бы обновить papers за полгода
https://arxiv.org/abs/1805.00909
байесовский катарсис, да и вообще тема огонь
PS. надо бы обновить papers за полгода
You are welcomed!
Хорошо бы ещё NIPSовые статьи этого года добавить
Хорошо бы ещё NIPSовые статьи этого года добавить
SK
@ipaulo а как с семинарами в этом году?
2018 September 20
c
Всем привет!
Первый семинар группы в этом учебном году пройдет 27 сентября
Место и время те же:
ШАД, ауд Стенфорд
Четверг, 19:00
Желающие выступить с докладом на семинаре могут записаться, написав мне здесь в телеграме.
Выступление на семинаре поможет вам самим подробнее разобраться с интересным материалом. Подготовка доклада и ответов на возможные вопросы позволяют заметить нюансы, незаметные при простом чтении статей.
Интересные темы для выступления можно найти, например, в чате https://t.me/rlpapers
На семинаре 27го числа выступлю я. Анонс выступления будет чуть позже!
Если у вас нет пропуска, не забудьте зарегистрироваться по ссылке до утра четверга :
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd18PGkZuOqkWThJhmNxnmiSVFicnH4YwLVTCOkEkVQV6ZIDg/viewform
Ждем вас!
Первый семинар группы в этом учебном году пройдет 27 сентября
Место и время те же:
ШАД, ауд Стенфорд
Четверг, 19:00
Желающие выступить с докладом на семинаре могут записаться, написав мне здесь в телеграме.
Выступление на семинаре поможет вам самим подробнее разобраться с интересным материалом. Подготовка доклада и ответов на возможные вопросы позволяют заметить нюансы, незаметные при простом чтении статей.
Интересные темы для выступления можно найти, например, в чате https://t.me/rlpapers
На семинаре 27го числа выступлю я. Анонс выступления будет чуть позже!
Если у вас нет пропуска, не забудьте зарегистрироваться по ссылке до утра четверга :
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd18PGkZuOqkWThJhmNxnmiSVFicnH4YwLVTCOkEkVQV6ZIDg/viewform
Ждем вас!
2018 September 23
EZ
набег из одс?
О
да
2018 September 26
c
Всем привет!
Первый семинар группы в этом учебном году пройдет 27 сентября
Место и время те же:
ШАД, ауд Стенфорд
Четверг, 19:00
Желающие выступить с докладом на семинаре могут записаться, написав мне здесь в телеграме.
Выступление на семинаре поможет вам самим подробнее разобраться с интересным материалом. Подготовка доклада и ответов на возможные вопросы позволяют заметить нюансы, незаметные при простом чтении статей.
Интересные темы для выступления можно найти, например, в чате https://t.me/rlpapers
На семинаре 27го числа выступлю я. Анонс выступления будет чуть позже!
Если у вас нет пропуска, не забудьте зарегистрироваться по ссылке до утра четверга :
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd18PGkZuOqkWThJhmNxnmiSVFicnH4YwLVTCOkEkVQV6ZIDg/viewform
Ждем вас!
Первый семинар группы в этом учебном году пройдет 27 сентября
Место и время те же:
ШАД, ауд Стенфорд
Четверг, 19:00
Желающие выступить с докладом на семинаре могут записаться, написав мне здесь в телеграме.
Выступление на семинаре поможет вам самим подробнее разобраться с интересным материалом. Подготовка доклада и ответов на возможные вопросы позволяют заметить нюансы, незаметные при простом чтении статей.
Интересные темы для выступления можно найти, например, в чате https://t.me/rlpapers
На семинаре 27го числа выступлю я. Анонс выступления будет чуть позже!
Если у вас нет пропуска, не забудьте зарегистрироваться по ссылке до утра четверга :
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd18PGkZuOqkWThJhmNxnmiSVFicnH4YwLVTCOkEkVQV6ZIDg/viewform
Ждем вас!
Dear all!
Напоминаю о том, что завтра состоится семинар группы.
На семинаре выступлю я с докладом по статье
Deep Reinforcement Learning in a Handful of Trials using Probabilistic Dynamics Models.
Приходите, будет интересно
Аннотация к выступлению:
Model-Based RL алгоритмы способны обучаться на малых количествах взаимодействия со средой, но при этом сильно уступают Model-Free алгоритмам в качестве.
Авторы предлагают метод Вероятностного Ансамблирования с Генератором Траекторий, который сочетает в себе модель динамики, избегающую неопреленности, с методом оценки неопределенности сэмплированием.
Метод достигает такого же качества, как и sota model-free алгоритмы за меньшее количество взаимодействий со средой.
Были проведены тесты на половинке гепарда, но об этом вы узнаете подробнее завтра.
Напоминаю о том, что завтра состоится семинар группы.
На семинаре выступлю я с докладом по статье
Deep Reinforcement Learning in a Handful of Trials using Probabilistic Dynamics Models.
Приходите, будет интересно
Аннотация к выступлению:
Model-Based RL алгоритмы способны обучаться на малых количествах взаимодействия со средой, но при этом сильно уступают Model-Free алгоритмам в качестве.
Авторы предлагают метод Вероятностного Ансамблирования с Генератором Траекторий, который сочетает в себе модель динамики, избегающую неопреленности, с методом оценки неопределенности сэмплированием.
Метод достигает такого же качества, как и sota model-free алгоритмы за меньшее количество взаимодействий со средой.
Были проведены тесты на половинке гепарда, но об этом вы узнаете подробнее завтра.
YY
Dear all!
Напоминаю о том, что завтра состоится семинар группы.
На семинаре выступлю я с докладом по статье
Deep Reinforcement Learning in a Handful of Trials using Probabilistic Dynamics Models.
Приходите, будет интересно
Аннотация к выступлению:
Model-Based RL алгоритмы способны обучаться на малых количествах взаимодействия со средой, но при этом сильно уступают Model-Free алгоритмам в качестве.
Авторы предлагают метод Вероятностного Ансамблирования с Генератором Траекторий, который сочетает в себе модель динамики, избегающую неопреленности, с методом оценки неопределенности сэмплированием.
Метод достигает такого же качества, как и sota model-free алгоритмы за меньшее количество взаимодействий со средой.
Были проведены тесты на половинке гепарда, но об этом вы узнаете подробнее завтра.
Напоминаю о том, что завтра состоится семинар группы.
На семинаре выступлю я с докладом по статье
Deep Reinforcement Learning in a Handful of Trials using Probabilistic Dynamics Models.
Приходите, будет интересно
Аннотация к выступлению:
Model-Based RL алгоритмы способны обучаться на малых количествах взаимодействия со средой, но при этом сильно уступают Model-Free алгоритмам в качестве.
Авторы предлагают метод Вероятностного Ансамблирования с Генератором Траекторий, который сочетает в себе модель динамики, избегающую неопреленности, с методом оценки неопределенности сэмплированием.
Метод достигает такого же качества, как и sota model-free алгоритмы за меньшее количество взаимодействий со средой.
Были проведены тесты на половинке гепарда, но об этом вы узнаете подробнее завтра.
Это вот она, да? https://arxiv.org/pdf/1805.12114.pdf
c
Агаа
2018 September 27
AG
Семинар в Кембридже, а не в Стэнфорде!
AP
Настраиваемся, трансляция будет
AP
я надеюсь что все видно/слышно
SI
всё видно и слышно, спасибо!
2018 October 02
SK
немного пиара, но таки закончили EN версию за OpenAI Retro Contest
like, share, repost и похлопайте 50 раз, if u can 🙂
twitter: https://twitter.com/Scitator/status/1047099142303076352
medium: https://medium.com/swlh/at-the-speed-of-reinforcement-learning-an-openai-contest-story-6ed34fe7a3bb
like, share, repost и похлопайте 50 раз, if u can 🙂
twitter: https://twitter.com/Scitator/status/1047099142303076352
medium: https://medium.com/swlh/at-the-speed-of-reinforcement-learning-an-openai-contest-story-6ed34fe7a3bb
c
немного пиара, но таки закончили EN версию за OpenAI Retro Contest
like, share, repost и похлопайте 50 раз, if u can 🙂
twitter: https://twitter.com/Scitator/status/1047099142303076352
medium: https://medium.com/swlh/at-the-speed-of-reinforcement-learning-an-openai-contest-story-6ed34fe7a3bb
like, share, repost и похлопайте 50 раз, if u can 🙂
twitter: https://twitter.com/Scitator/status/1047099142303076352
medium: https://medium.com/swlh/at-the-speed-of-reinforcement-learning-an-openai-contest-story-6ed34fe7a3bb
👏👏👏👏👏👏👏👏👏👏👏
Поздравления
Достойно
Поздравления
Достойно
SK
спасибо